対象農薬・肥料散布ロボット
Target Pesticide and Fertilizer Spraying Robot (原題)
Girish K A, Chiranthana Shreya, Nischitha H E, Veda K T K, Reethu K R
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、AIと画像処理を用いて植物をリアルタイム検出し、自動で肥料を散布するロボットを提案する。化学物質の使用を最適化し、環境負荷と農家の健康リスクを低減する。実験により、散布精度が向上し、資源の無駄を削減できることを示す。
English
This paper presents an autonomous robot using AI and image processing to detect plants and spray fertilizers precisely. It reduces chemical waste and farmer exposure, enhancing sustainability. Experiments demonstrate improved spraying accuracy and resource efficiency.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
日本の農業分野では、スマート農業技術の導入が進んでおり、本ロボットは農薬・肥料の使用量削減に寄与する可能性がある。ただし、GX関連の規制や開示要件との直接的な関連は薄い。
In the global GX context
Globally, precision agriculture is recognized for reducing environmental impact. This robot aligns with sustainable farming goals but lacks direct linkage to climate disclosure frameworks like TCFD or ISSB.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Precision agriculture and AI-based resource optimization methods.
🏢実務担当者:Agricultural firms can adopt targeted spraying to reduce chemical costs and improve sustainability.
🏛政策担当者:Potential to inform policies promoting sustainable agriculture and reducing chemical runoff.
📄 抄録(日本語訳)
農業分野において、肥料などの資源の効率的な使用は持続可能な農業にとって極めて重要である。化学物質の過剰使用は環境被害や農家の健康リスクにつながる一方、過少使用は作物収量の低下を招く可能性がある。この問題への潜在的な解決策として、自律型の標的散布ロボットの導入が挙げられる。本プロジェクトは、人工知能(AI)と画像処理技術を活用して対象植物をリアルタイムで検出し、肥料を自律的に散布する新しいロボットシステムを提示する。ロボットには画像取得用のカメラが搭載されており、処理のためにデータをラップトップへ送信する。ラップトップ上のAIアルゴリズムが取得画像を分析して植物を識別する。ロボットの移動はBluetoothアプリを用いて手動制御され、対象植物が識別されると液体の散布が自動的に作動する。DCモーター、モータードライバー、Arduinoマイクロコントローラーを用いて構築されたロボットは、高い精度で動作し、化学廃棄物を削減し、農家を危険な曝露から保護し、作物生産性を向上させる。本プロジェクトは、化学物質の標的適用が農業慣行を最適化し、環境保全と農家の安全性向上に貢献できることを実証する。
AI 翻訳(deepseek-v4-flash)。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。
📄 Abstract(原文)
In the field of agriculture, efficient use of resources such fertilizers is crucial for sustainable farming. Overuse of chemicals can lead to environmental damage and health risks to farmers, while underuse may lead to poor crop yields. A potential solution to this problem is the implementation of an autonomous, targeted spraying robot. This project presents a novel robotic system that leverages artificial intelligence (AI) and image processing techniques to detect targeted plants in real time and auton-omously spray fertilizers. The robot is equipped with a camera for image capture, which transmits data to a laptop for processing. The AI algorithms on the laptop analyze the captured images to identify the plants. The robot is manually controlled using a Bluetooth app for movement, while the spraying of the liquid is automatically triggered when the target plant is identified. The robot, constructed using DC motors, a motor driver, and an Arduino microcontroller, operates with high precision, reducing chem-ical waste, protecting farmers from hazardous exposure, and enhancing crop productivity. This project demonstrates how targeted applications of chemicals can optimize agricultural practices, contributing to environmental conservation and improving farmer safety.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.5281/zenodo.21715303first seen 2026-08-02 05:08:10 · last seen 2026-08-02 05:08:11
🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録(無料・3キーワードまで)。
gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。